一、环境

硬件：Nvidia Jetson Xavier AGX
NVIDIA SDK Manager Version: 1.2.0
CUDA版本：10.2.89
Jetpack版本：JP 4.4 DP
python版本：python2.7 python3.6

备注：
CUDA版本查看：cat /usr/local/cuda/version.txt

二、pytorch安装

以下安装方式二选一，编译安装我没有成功，可以直接看whl文件安装

1、编译安装

参考：https://www.ncnynl.com/archives/201903/2901.html

注：

• 从github下载源码时速度非常慢，总是失败，可以从码云的镜像仓库进行下载：https://gitee.com/mirrors/pytorch?_from=gitee_search https://gitee.com/mirrors/pytorch.git
• 更新submodule时ideep/mkl-dnn子模块总是失败，可以同样将地址改为码云的镜像仓库https://gitee.com/mirrors/pytorch?_from=gitee_search。将./third_party/ideep/.gitmodules和./.git/config两个文件中的mkl-dnn模块地址改为https://gitee.com/mirrors/MKL-DNN.git
• 科学上网应该不会出现上面两个问题
• 下载成功后在构建wheel时出错，暂时没有研究原因和解决方法

2、whl文件安装

参考：https://elinux.org/Jetson_Zoo#PyTorch_.28Caffe2.29

这里我下载的是Jetpack 4.4 DP对应的python3.6的pytorch1.4版本，需要其他版本的朋友请在上面的参考链接里自行查找下载，并自行修改命令。

如果下载失败（需要梯子），可以用我下载好的：https://download.csdn.net/download/u013595260/12585076

wget https://nvidia.box.com/shared/static/c3d7vm4gcs9m728j6o5vjay2jdedqb55.whl
pip3 install torch-1.4.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

三、torchvision安装

torchvision版本和pytorch版本需要对应，在pytorch的github中有介绍

pytorch1.4.0对应的torchvision版本为0.5.0

git clone -b v0.5.0 https://github.com/pytorch/vision
cd vision
sudo python3 setup.py install

三、测试

python3
import torch
torch.__version__
torch.version.cuda
import torchvision
torchvision.__version__